这个 Kaggle 赛题表面上是房价预测，真正要解决的问题却是高价房识别。输入只有 19 个结构化字段，输出也不是具体价格，而是房产进入高价区间的概率分数。这类任务非常贴近房产营销、销售筛选和客户分层场景，重点不在回归拟合，而在排序能力与可执行评分。文章围绕赛题中的业务目标、数据组织、AUC 评估方式和建模路径展开，核心关注点放在结构化数据分类任务的完整闭环，包括如何避免把题目误判为回归问题，如何建立稳定基线，如何把预测概率进一步转化为高价值房源筛选策略。文章目录赛题概述数据详解解题思路操作案例优秀案例解析总结赛题概述本案例地址 【OLD】【PUBLIC】Real Estate Price Category Prediction。这是一道典型的结构化二分类建模题，围绕房产的 19 个属性判断房价是否达到高价区间，本质上对应房地产营销与客户分层中的高价值线索识别。题目规模不大，适合作为表格数据入门到实战之间的过渡项目：既能练习特征理解、分类概率输出与离线验证，也能接触 AUC 这一面向排序能力的评估方式。相较纯教学样例，这类题目更接近真实业务中的“先筛选、再运营”流程，适合建立从数据读入、建模到提交结果的完整闭环意识。模块名称内容简介所需技能数据类型应用场景赛题背景题目属于房地产场景下的表格数据分类任务，关注的不是精确估算房价数值，而是识别房产是否进入高价区间。这类设定贴近业务中的分层决策问题，强调有限字段下的风险判断、客户筛选和资源优先分配，比单纯回归预测更接近运营落地。需要具备把业务问题转成二分类任务的抽象能力，能够理解字段与目标标签之间的关系，并基于结构化数据选择合适的特征处理、模型训练和验证方式。以房屋属性构成的结构化表格数据为主，
